私はいくつかのボアホール地質データを持っており、表面から深さまでの深さで並べられています。1 つにまとめたいセットがいくつかありますが、それぞれ解像度が異なります。最高解像度のデータ セットには、必要な出力解像度があります (また、等間隔の深さがありますが、他のデータ セットにはありません)。管理しなければならないものがたくさんあるので、手動でスプレッドシートを編集するには時間がかかりすぎます。
たとえば、選択した深度範囲 (約 151 ～ 152) での高解像度データの一部を次に示します。
data <-
structure(list(DEPTH = c(150.876, 151.0284, 151.1808, 151.3332,
151.4856, 151.638, 151.7904, 151.9428, 152.0952, 152.2476), DT = c(435.6977,
437.6732, 441.4934, 444.6542, 445.771, 444.4603, 443.5679, 444.5042,
447.3567, 450.4373), GR = c(13.8393, 14.549, 15.7866, 16.9114,
18.4841, 18.8695, 17.7494, 16.7178, 12.8839, 11.7309)), .Names = c("DEPTH",
"DT", "GR"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")
(完全なログ データ ファイルははるかに大きいため、ここで設定して使用する方法がよくわかりません。代わりに、次のデータ セットの間隔に一致する部分を取得しました。analyses)
また、深度が上記のデータとは異なる範囲にある低解像度の離散数値データもありますlogs。このデータは、特定の深度範囲での特定の長さのサンプル間隔を表し、特定の範囲に沿って変化しません。
analyses <-
structure(list(from = c(151L, 198L, 284L, 480L), to = c(151.1,
198.1, 284.1, 480.1), TC = c(1.276476312, 1.383553608, 1.46771308,
1.125049954), DEN = c(1.842555733, 1.911724824, 1.997592565,
NA), PORO = c(50.21947697, 44.26392579, 39.31309757, NA)), .Names = c("from",
"to", "TC", "DEN", "PORO"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-4L))
そして、深さの範囲が等しくないデータを含む低解像度のカテゴリ データ:
units <-
structure(list(from = c(0, 100, 450, 535, 617.89), to = c(100,
450, 535, 617.89, 619.25), strat = structure(c(5L, 1L, 2L, 3L,
4L), .Label = c("Formation A", "Formation B",
"Group C", "Group D", "Unassigned"), class = "factor")), .Names = c("from",
"to", "strat"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
意図した結果は、最初のデータ セットの解像度のデータでありlogs、2 番目と 3 番目のデータがマージされます。この場合、次のデータ フレームになります。
DEPTH DT GR TC DEN PORO Unit
150.8760 435.69 13.83 NA NA NA Formation A
151.0284 437.67 14.54 1.27 1.84 50.21 Formation A
151.1808 441.49 15.78 NA NA NA Formation A
151.3332 444.65 16.91 NA NA NA Formation A
151.4856 445.77 18.48 NA NA NA Formation A
151.6380 444.46 18.86 NA NA NA Formation A
151.7904 443.56 17.74 NA NA NA Formation A
151.9428 444.50 16.71 NA NA NA Formation A
152.0952 447.35 12.88 NA NA NA Formation A
152.2476 450.43 11.73 NA NA NA Formation A
データ フレームをマージしてから、na.approx を使用してギャップを埋めようとしましたが、問題は、変数の多くに、logs値を補間したくない NaN または NA があることです。 NA。